KR100946707B1 - Method, system and computer-readable recording medium for image matching of panoramic images - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: An image matching method of panoramic images, a system thereof, and a computer-readable recording medium thereof are provided to innovatively improve the accuracy of image matching between a panoramic image and a planar image. CONSTITUTION: An image matching method of panoramic images comprises the following steps: a step of classifying a panoramic image into multiple curve area; a step of generating an planar image by changing the multiple curve area to be displayed on a planar area depending on cartesian coordinate system; a step of extracting at least one characteristic area in the planar image; a step of normalizing at least one characteristic area; a step of deciding whether the planar image and a query image is similar if the query image is inputted.

Description

파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD, SYSTEM AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR IMAGE MATCHING OF PANORAMIC IMAGES}METHOD, SYSTEM AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR IMAGE MATCHING OF PANORAMIC IMAGES}

본 발명은 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은, 파노라마 이미지와 쿼리 이미지 사이의 이미지 매칭을 수행함에 있어서 파노라마 이미지를 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에 대해 시점 또는 조명 변화를 반영한 후 쿼리 이미지와 이미지 매칭함으로써, 파노라마 이미지와 쿼리 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 향상시키기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.The present invention relates to a method, a system and a computer readable recording medium for performing image matching on a panoramic image. More specifically, the present invention converts a panoramic image into a planar image according to Cartesian coordinates in performing image matching between the panoramic image and the query image, and changes the viewpoint or lighting of the converted planar image. The present invention relates to a method, a system and a computer-readable recording medium for improving the accuracy of image matching between a panoramic image and a query image by reflecting and then matching the query image with the image.

최근, 인터넷 사용이 확산됨에 따라 기존에는 책자와 같은 인쇄물의 형태로 제공되어 왔던 지리 정보가 디지털 데이터로 변환되어 제공되는 것이 일반화되었다. 디지털화된 대표적인 지리 정보의 형태로서, 온라인 상에서 제공되는 전자 지도 서비스, 자동차에 설치되는 내비게이션 시스템 등을 그 예로 들 수 있다. 이와 같이 디지털화된 지리 정보는, 검색 기능과 같은 사용자 인터페이스와 결합됨으로써 다양한 편의 기능을 사용자에게 제공할 수 있다는 장점이 있고, 지리 정보에 변경 사항이 발생하는 경우, 원격 업데이트 등을 통하여 용이하게 갱신 가능하므로, 지리 정보의 최신성 측면에서도 종래의 인쇄물에 비하여 우위에 있는 실정이다.In recent years, as the use of the Internet has spread, it has become common that geographical information, which has been provided in the form of printed books, is converted into digital data and provided. As a typical form of geographic information that is digitized, for example, an electronic map service provided online, a navigation system installed in an automobile, and the like. The digitized geographic information as described above has the advantage of being able to provide various convenience functions to the user by being combined with a user interface such as a search function, and when a change is made to the geographic information, it can be easily updated through a remote update. Therefore, the situation is superior to the conventional printed matter in terms of the latest geographic information.

그러나, 종래에 디지털 지리 정보를 제공하는 서비스 업자들은 단순한 기호의 조합으로 생성되는 전자 지도 화면을 검색 인터페이스와 결합하여 제공하는 것이 일반적이었는데, 전자 지도 화면 상에 표시된 정보는 해당 지역의 실제 모습과 현격한 차이가 있으므로, 실제 해당 지역의 모습을 확인하기 어렵다는 단점이 있었다.However, in general, service providers who provide digital geographic information generally provide an electronic map screen generated by a simple combination of symbols in combination with a search interface. There is a difference, it is difficult to see the actual appearance of the area.

이와 같은 문제를 해결하기 위한 시도로서, 2007년 11월 8일자로 출원되고, 2008년 6월 19일자로 공개된 미국공개특허공보 제2008-143727호는 사용자에게 전자 지도 서비스를 제공하는 과정에서, 전자 지도에 나타나는 골목, 도로 등과 같은 특정 지점에 대응하는 파노라마 이미지(panoramic image) 데이터를 제공하고, 사용자가 파노라마 이미지 데이터 중 화살표 등으로 표현되는 일부 영역을 선택하는 경우, 해당 픽셀에 나타난 지점에 대응하는 다른 파노라마 이미지 데이터를 제공하는 기술을 제안하고 있다. 이에 따라, 사용자는 전자 지도 상의 특정 지점의 실제 모습을 파노라마 이미지 데이터를 통해 확인할 수 있고, 파노라마 이미지 데이터 간에 생성된 링크를 통하여 현재 조회하고 있는 파노라마 이미지 데이터에 나타난 특정 지점의 지리 정보가 보다 상세히 표현된 다른 파노라마 이미지 데이터를 조회할 수 있다.In an attempt to solve such a problem, US Patent Publication No. 2008-143727, filed on November 8, 2007, and published on June 19, 2008, provides a user with an electronic map service. Providing panoramic image data corresponding to a specific point such as an alley or a road appearing on an electronic map, and when a user selects a part of the panorama image data represented by an arrow or the like, corresponding to the point indicated by the corresponding pixel Another technique for providing panoramic image data is proposed. Accordingly, the user can confirm the actual state of a specific point on the electronic map through the panoramic image data, and the geographic information of the specific point indicated in the panoramic image data currently being viewed through the link generated between the panoramic image data is expressed in more detail. Other panoramic image data can be queried.

또한, 이에 더 나아가 파노라마 이미지에 대한 비쥬얼 서치(visual search)를 수행하는 기술이 소개된 바 있는데, 이에 따르면 사용자가 입력한 쿼리 이미지를 참조로 하여 복수의 파노라마 이미지 중 상기 쿼리 이미지에 포함된 객체와 유사한 객체를 포함하고 있는 파노라마 이미지를 검색하여 사용자에게 제공할 수 있게 된다.In addition, a technique of performing a visual search on a panoramic image has been introduced. According to this, an object included in the query image among a plurality of panoramic images with reference to a query image input by a user is introduced. A panoramic image containing similar objects can be retrieved and provided to the user.

그러나, 쿼리 이미지로서 입력되는 이미지는 주로 카티지안 좌표계에 따라 구성되는 평면 이미지인 반면에 이러한 쿼리 이미지와 매칭되는 파노라마 이미지는 구면 좌표계 또는 원기둥 좌표계에 따라 구성되는 곡면 이미지이기 때문에, 쿼리 이미지와 파노라마 이미지를 직접적으로 매칭하게 되면 이미지 매칭의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이하에서는, 도 1 내지 도 4를 참조하여 종래의 이미지 매칭 기술의 문제점을 구체적으로 살펴보기로 한다.However, since the image input as the query image is mainly a planar image constructed according to the Cartesian coordinate system, the panorama image matching this query image is a curved image composed according to the spherical coordinate or the cylindrical coordinate system. There is a problem in that the accuracy of the image matching is lowered when matching directly. Hereinafter, the problems of the conventional image matching technique will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 4.

도 1은 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지인 쿼리 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역(특징점 주변의 소정의 영역을 말하며 local feature라고도 함)을 예시적으로 나타내는 도면이다. 또한, 도 3은 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 4는 도 3의 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a query image, which is a planar image according to a Cartesian coordinate system, and FIG. 2 illustrates a feature region extracted from the query image of FIG. 1 (referring to a predetermined region around a feature point, also referred to as a local feature). It is a figure shown normally. 3 is a diagram illustrating a panoramic image according to a spherical coordinate system, and FIG. 4 is a diagram illustrating a feature region extracted from the panoramic image of FIG. 3.

먼저, 도 1 및 도 2를 참조하면, 카티지안 좌표계를 따르는 도 1과 같은 이미지가 쿼리로 입력되는 경우에는 도 1의 표지판 부분(110)에 존재하는 진행 방향을 나타내는 화살표 등에 대한 특징 영역이 도 2에서와 같이 정상적으로 추출되는 것을 확인할 수 있다. First, referring to FIGS. 1 and 2, when an image such as FIG. 1 along a Cartesian coordinate system is inputted as a query, a feature region for an arrow indicating a traveling direction that exists in the sign portion 110 of FIG. 1 is illustrated in FIG. 1. As shown in 2, the normal extraction can be seen.

반면, 도 3 및 도 4를 참조하면, 구면 좌표계를 따르는 도 3과 같은 파노라마 이미지의 경우에는 도 3의 표지판 부분(310)에 존재하는 화살표 등에 대한 특징 영역이 도 4에서 볼 수 있듯이 제대로 추출되고 있지 않음을 확인할 수 있다. 일반적으로, 이미지 사이의 유사성 판단은 각 이미지로부터 추출된 특징점 및 특징 영역을 비교하는 것에 의하여 수행되기 때문에, 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이 파노라마 이미지의 특징 영역이 제대로 추출되지 않는 경우에는 일반 평면 이미지(즉, 카티지안 좌표계에 따르는 이미지)와 파노라마 이미지 사이의 정확한 이미지 매칭이 어려워지는 문제점이 발생하게 된다.On the other hand, referring to Figures 3 and 4, in the case of the panoramic image as shown in Figure 3 along the spherical coordinate system, the feature region for the arrow, etc. present in the sign portion 310 of Figure 3 is properly extracted as shown in FIG. You can see that it is not. In general, since similarity determination between images is performed by comparing feature points and feature regions extracted from each image, when the feature regions of the panoramic image are not properly extracted as shown in FIGS. Problems arise in that accurate image matching between planar images (ie, images according to the Cartesian coordinate system) and panoramic images becomes difficult.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.The object of the present invention is to solve all the above-mentioned problems.

또한, 본 발명은 파노라마 이미지를 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에 대해 시점 또는 조명 변화를 반영한 후 상기 평면 이미지를 기준으로 하여 이미지 매칭을 수행함으로써, 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭이 보다 정확하게 수행될 수 있도록 하는 것을 다른 목적으로 한다.The present invention also converts a panoramic image into a planar image according to a Cartesian coordinate system, reflects a viewpoint or lighting change with respect to the converted planar image, and then performs image matching on the basis of the planar image, thereby providing an image for the panoramic image. Another purpose is to allow matching to be performed more accurately.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.Representative configuration of the present invention for achieving the above object is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법으로서, (a) 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 단계, (b) 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 단계, (c) 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 단계, (d) 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 단계, 및 (e) 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for performing image matching on a panoramic image, the method comprising: (a) dividing a panoramic image into a plurality of curved areas; and (b) dividing the plurality of curved areas into a Cartesian coordinate system. (c) extracting at least one feature region centered on at least one feature point on the plane image, (d) extracting the plane image by transforming the image to be displayed on the planar region according to coordinates; Normalizing one feature region, and (e) if a query image is input, matching the normalized feature region of the planar image with the normalized feature region of the query image to determine whether there is a similarity between the planar image and the query image A method is provided that includes determining.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 시스템으로서, 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고, 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 이미지 변환부, 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 특징 추출부, 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 정규화부, 및 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 쿼리 수행부를 포함하는 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, there is provided a system for performing image matching on a panoramic image, wherein the panoramic image is divided into a plurality of curved areas, and the plurality of curved areas are arranged on a planar area according to a Cartesian coordinate. An image conversion unit for generating a planar image by converting the image to be displayed on a feature; And a query execution unit that determines whether the planar image and the query image are similar by matching the normalized feature region of the planar image with the normalized feature region of the query image when the query image is input. do.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다.In addition, there is further provided a computer readable recording medium for recording another method, system for implementing the present invention and a computer program for executing the method.

본 발명에 의하면, 구면 좌표계 또는 원기둥 좌표계 등에 따른 파노라마 이미지와 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지 사이의 이미지 매칭을 수행함에 있어서 파노라마 이미지를 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에 대해 시점 또는 조명 변화를 반영하는 트랜스폼 매트릭스(transform matrix)를 적용한 후 평면 이미지 사이를 매칭하도록 함으로써 파노라마 이미지의 특징점 및 특징 영역이 보다 정확하게 추출될 수 있도록 하므로, 파노라마 이미지와 평면 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있게 되는 효과를 달성할 수 있다.According to the present invention, in performing image matching between a panoramic image according to a spherical coordinate system or a cylindrical coordinate system and a planar image according to a Cartesian coordinate system, the panoramic image is converted into a planar image and a change in viewpoint or illumination is performed on the converted planar image. Applying the reflected transform matrix and matching between planar images allows feature images and feature regions of the panoramic image to be extracted more accurately, dramatically improving the accuracy of image matching between panoramic and planar images Can achieve the effect.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.DETAILED DESCRIPTION The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings that show, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. For example, certain shapes, structures, and characteristics described herein may be embodied in other embodiments without departing from the spirit and scope of the invention with respect to one embodiment. In addition, it is to be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the invention. The following detailed description, therefore, is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention, if properly described, is defined only by the appended claims, along with the full range of equivalents to which such claims are entitled. Like reference numerals in the drawings refer to the same or similar functions throughout the several aspects.

이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예들에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily implement the present invention.

[본 발명의 바람직한 실시예][Preferred Embodiments of the Invention]

본 명세서에 있어서, 파노라마(panoramic) 이미지는, 임의의 지점에서 보여지는 전경(complete view)을 촬영한 결과 얻어지는 이미지를 의미하는 것으로서, 보다 구체적으로는, 이미지를 구성하는 픽셀들을 상기 촬영 지점을 중심으로 하는 가상의 천구(天球) 상에 구면 좌표계(spherical coordinates)에 따라 표시함으로써 촬영 지점에서 실제로 보여지는 사방(四方)에 대한 시각적 정보를 입체적이고도 실감나게 제공할 수 있도록 하는 이미지의 유형을 총칭하는 것이다. 또한, 본 명세서에 직접적으로 예시하지는 않았지만, 파노라마 이미지는, 이미지를 구성하는 픽셀들을 원기둥 좌표계(cylindrical coordinates) 또는 이와 유사한 좌표계에 따라 표시한 이미지일 수도 있음을 밝혀 둔다.In the present specification, a panoramic image refers to an image obtained by photographing a complete view viewed at an arbitrary point, and more specifically, pixels constituting the image are centered on the photographing point. It is a generic term for a type of image that can be displayed according to spherical coordinates on a virtual celestial sphere, so that visual information on all four directions actually seen at a shooting point can be provided in three dimensions and realistically. will be. In addition, although not directly illustrated herein, it is noted that the panoramic image may be an image in which pixels constituting the image are displayed according to cylindrical coordinates or a similar coordinate system.

전체 시스템의 구성Configuration of the entire system

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭 서비스를 제공하기 위한 전체 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.5 is a diagram schematically illustrating a configuration of an entire system for providing an image matching service for a panoramic image according to an embodiment of the present invention.

도 5에 도시되어 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 시스템은, 통신망(100), 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭 서비스를 제공하는 이미지 매칭 시스템(200), 사용자 단말 장치(300)로 구성될 수 있다.As shown in FIG. 5, the entire system according to an embodiment of the present invention includes a communication network 100, an image matching system 200 that provides an image matching service for a panoramic image, and a user terminal device 300. Can be configured.

먼저, 통신망(100)은 유선 및 무선과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 발명에서 말하는 통신망(100)은 공지의 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있다.First, the communication network 100 may be configured regardless of its communication mode such as wired and wireless, and may include a local area network (LAN), a metropolitan area network (MAN), and a wide area network (WAN). Network). Preferably, the communication network 100 according to the present invention may be a known World Wide Web (WWW).

본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 매칭 시스템(200)은 사용자 단말 장치(300)에 파노라마 이미지를 이용한 비쥬얼 서치 서비스를 제공함에 있어서, 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 기능을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)은, 변환된 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하고 이를 정규화할 수 있으며, 쿼리 이미지가 입력되면, 평면 이미지의 특징점 및 정규화된 특징 영역을 쿼리 이미지의 특징점 및 정규화된 특징 영역과 매칭하여 평면 이미지와 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 기능을 수행할 수 있다. 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.According to an embodiment of the present invention, in providing a visual search service using a panoramic image to the user terminal device 300, the image matching system 200 divides the panoramic image into a plurality of curved areas and divides the plurality of curved areas. A function of generating a plane image may be performed by converting the plane to be displayed on a plane area according to a Cartesian coordinate. In addition, the image matching system 200 according to an embodiment of the present invention may extract and normalize at least one feature region centered on at least one feature point on the converted planar image, and the query image may be input. When the feature point and the normalized feature region of the planar image are matched with the feature point and the normalized feature region of the query image, a function of determining whether the plane image is similar to the query image may be performed. A detailed description of the internal configuration of the image matching system 200 will be described later.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말 장치(300)는 사용자가 이미지 매칭 시스템(200)에 접속한 후 통신할 수 있도록 하는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 개인용 컴퓨터(예를 들어, 데스크탑 컴퓨터, 노트북 컴퓨터 등), 워크스테이션, PDA, 웹 패드, 이동 전화기 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 디지털 기기라면 얼마든지 본 발명에 따른 사용자 단말 장치(300)로서 채택될 수 있다.On the other hand, the user terminal device 300 according to an embodiment of the present invention is a digital device that includes a function that allows the user to communicate after connecting to the image matching system 200, a personal computer (for example, desktop Computer, laptop computer, etc.), a workstation, a PDA, a web pad, a mobile phone, etc., any memory having a memory means and equipped with a microprocessor equipped with arithmetic capabilities, any number of the digital terminal adopting as the user terminal device 300 according to the present invention Can be.

이미지 매칭 시스템의 구성Configuration of Image Matching System

이하에서는, 본 발명의 구현을 위하여 중요한 기능을 수행하는 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성 및 각 구성요소의 기능에 대하여 살펴보기로 한다.Hereinafter, the internal structure of the image matching system 200 performing important functions for the implementation of the present invention and the functions of each component will be described.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.6 is a diagram illustrating an internal configuration of an image matching system 200 according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)은, 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 정규화부(230), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250), 통신부(260) 및 제어부(270)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 정규화부(230), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250), 통신부(260) 및 제어부(270)는 그 중 적어도 일부가 사용자 단말 장치(300)와 통신하는 프로그램 모듈들일 수 있다. 이러한 프로그램 모듈들은 운영 시스템, 응용 프로그램 모듈 및 기타 프로그램 모듈의 형태로 이미지 매칭 시스템(200)에 포함될 수 있으며, 물리적으로는 여러 가지 공지의 기억 장치 상에 저장될 수 있다. 또한, 이러한 프로그램 모듈들은 이미지 매칭 시스템(200)과 통신 가능한 원격 기억 장치에 저장될 수도 있다. 한편, 이러한 프로그램 모듈들은 본 발명에 따라 후술할 특정 업무를 수행하거나 특정 추상 데이터 유형을 실행하는 루틴, 서브루틴, 프로그램, 오브젝트, 컴포넌트, 데이터 구조 등을 포괄하지만, 이에 제한되지는 않는다.Referring to FIG. 6, the image matching system 200 according to an embodiment of the present invention may include an image converter 210, a feature extractor 220, a normalizer 230, a query performer 240, and a database. 250, a communication unit 260, and a control unit 270 may be included. According to an embodiment of the present invention, the image converter 210, the feature extractor 220, the normalizer 230, the query execution unit 240, the database 250, the communication unit 260 and the control unit 270 At least some of them may be program modules that communicate with the user terminal device 300. Such program modules may be included in the image matching system 200 in the form of operating systems, application modules, and other program modules, and may be physically stored on various known storage devices. In addition, these program modules may be stored in a remote storage device that can communicate with the image matching system 200. On the other hand, such program modules include, but are not limited to, routines, subroutines, programs, objects, components, data structures, etc. that perform particular tasks or execute particular abstract data types, described below, in accordance with the present invention.

먼저, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 변환부(210)는 구면 좌표계 또는 원기둥 좌표계 등에 따른 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고, 상기 구분된 복수 개의 곡면 영역을 카티지안(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 기능을 수행한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 파노라마 이미지 내에서 추출된 적어도 하나의 특징점을 각 곡면 영역에 포함시킴으로써 변환된 평면 이미지에서 상기 주요한 특징점이 온전하게 표현될 수 있도록 할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 경우에 따라서는 특징점이 특정 곡면 영역 내에 포함되지 않을 수도 있고, 특 징점 추출 작업을 평면 이미지로 변환한 후에 수행할 수도 있는 등 다양한 변형예를 상정할 수 있을 것이다. First, according to an embodiment of the present invention, the image converting unit 210 divides the panoramic image according to the spherical coordinate system or the cylindrical coordinate system, etc. into a plurality of curved areas, and the divided plurality of curved areas are Cartesian coordinates. A function of generating a planar image by converting the image to be displayed on a planar region according to FIG. According to an embodiment of the present invention, the at least one feature point extracted in the panoramic image may be included in each curved area so that the main feature points may be expressed intactly in the converted planar image, but the present invention is not limited thereto. In some cases, various modifications may be envisioned, such that the feature point may not be included in a specific curved area, or may be performed after converting the feature extraction operation into a planar image.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환부(210)는, 파노라마 이미지의 구분된 각 곡면 영역에 포함되는 픽셀의 픽셀 값을 참조로 소정의 평면 영역 상에 맵핑시킴으로써, 파노라마 이미지에서 평면 이미지로의 변환을 수행하게 된다. 이와 같은 맵핑 작업에 있어서 곡면 영역에 포함되는 픽셀 수와 평면 영역에 포함되는 픽셀 수의 차이를 극복하기 위한 알고리즘에 대해서는 이하에서 도 7 내지 도 9를 참조로 설명한다.More specifically, the image conversion unit 210 according to an embodiment of the present invention, by mapping the pixel value of the pixel included in each divided curved area of the panoramic image by reference to a predetermined plane area, The conversion to the planar image is performed. An algorithm for overcoming the difference between the number of pixels included in the curved area and the number of pixels included in the planar area in the mapping operation will be described below with reference to FIGS. 7 to 9.

도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지를 평면 이미지로 변환하는 원리를 개념적으로 나타내는 도면이다.7 to 9 are conceptual views illustrating a principle of converting a panoramic image into a planar image according to an embodiment of the present invention.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환부(210)는, 파노라마 이미지의 구분된 각 곡면 영역에 포함되는 픽셀의 픽셀 값을 참조로 소정의 평면 영역 상에 맵핑시킴으로써, 파노라마 이미지에서 평면 이미지로의 변환을 수행하게 된다. 이와 같은 맵핑 작업에 있어서 곡면 영역에 포함되는 픽셀 수와 평면 영역에 포함되는 픽셀 수의 차이를 극복하기 위한 알고리즘에 대해서는 이하에서 도 7 내지 도 9를 참조로 설명한다.More specifically, the image conversion unit 210 according to an embodiment of the present invention, by mapping the pixel value of the pixel included in each divided curved area of the panoramic image by reference to a predetermined plane area, The conversion to the planar image is performed. An algorithm for overcoming the difference between the number of pixels included in the curved area and the number of pixels included in the planar area in the mapping operation will be described below with reference to FIGS. 7 to 9.

도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지를 평면 이미지로 변환하는 원리를 개념적으로 나타내는 도면이다.7 to 9 are conceptual views illustrating a principle of converting a panoramic image into a planar image according to an embodiment of the present invention.

또한, 도 7을 참조하면, 파노라마 이미지의 복수 개의 곡면 영역(520)으로부터 변환되는 평면 이미지(530)는 파노라마 이미지(510)가 투영된 구의 중심으로부 터 소정의 위도 및 경도에 따라 각각 연장되는 4개의 반직선이 상기 구와 각각 만나는 4개의 교점을 꼭지점으로 하는 직사각형 면분(面分)으로 이루어질 수 있다.In addition, referring to FIG. 7, the planar image 530 converted from the plurality of curved areas 520 of the panoramic image extends from the center of the sphere on which the panoramic image 510 is projected, respectively, according to a predetermined latitude and longitude. Four semi-linear lines may be formed as rectangular facets having four vertices each of which meets the sphere.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 평면 이미지(530)를 구성하는 각 픽셀의 픽셀 값은 파노라마 이미지 중 평면 이미지(530)에 대응되는 곡면 영역(520)에 포함되는 픽셀의 픽셀 값을 참조로 하여 결정될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the pixel value of each pixel constituting the planar image 530 refers to the pixel value of the pixel included in the curved area 520 corresponding to the planar image 530 of the panoramic image. It can be determined by.

보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 변환부(210)는, 평면 이미지(530) 상의 특정 픽셀이 차지하는 영역을 해당 곡면 영역(520)에 투영한 결과 해당 곡면 영역(520) 상에 형성되는 투영 영역과 해당 곡면 영역(520)의 각 픽셀이 차지하는 영역을 비교하고, 해당 곡면 영역(520)의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 참조로 평면 이미지(530) 상에 포함된 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 결정할 수 있다. 여기서, 평면 이미지(530) 상의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값은 해당 곡면 영역(520)의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값의 가중치 평균이되, 상기 가중치는 상기 투영 영역과 해당 곡면 영역(520) 상의 각 픽셀의 중첩 영역의 면적에 따라 결정될 수 있다.More specifically, the image converting unit 210 according to an exemplary embodiment of the present invention projects a region occupied by a specific pixel on the planar image 530 onto the curved surface area 520, and thus, on the curved surface area 520. Comparing the projection area to be formed and the area occupied by each pixel of the curved area 520, and referring to pixel values of at least one pixel among the pixels of the curved area 520 covered by the projection area. The pixel value of the specific pixel included in the raw plane image 530 may be determined. Here, the pixel value of the specific pixel on the planar image 530 is a weighted average of pixel values of at least one pixel of at least some of the pixels of the curved area 520 covered by the projection area. May be determined according to the area of the overlapping area of each pixel on the projection area and the corresponding curved area 520.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 변환부(210)는 상기 4개의 교점의 위도 및 경도를 참조로 보간법(interpolation)을 적용하여 상기 평면 이미지 상의 특정 픽셀의 위도 및 경도를 추정할 수 있을 것이다.Meanwhile, according to an embodiment of the present invention, the image converter 210 may estimate the latitude and longitude of a specific pixel on the planar image by applying interpolation with reference to the latitude and longitude of the four intersections. There will be.

다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특징 추출부(220)는 이미지 변환부(210)에 의해 변환되기 이전인 파노라마 이미지로부터 이미지 매칭의 기준이 되 는 특징점을 추출하고, 이미지 변환부(210)에 의하여 생성된 평면 이미지로부터 특징 영역을 추출하는 기능을 수행할 수 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 가령 경우에 따라서는 이미지 변환부(210)에 의하여 생성된 평면 이미지로부터 특징점 및 특징 영역을 추출할 수도 있을 것이다. 여기서, 특징점은 해당 이미지에 포함된 객체의 특징 요소를 포함하고 있는 포인트를 의미하고, 특징 영역은 객체의 특성을 포함하고 있는 특징점 주변의 영역을 의미하는 것으로서 이미지의 시점 및 조명 변화에 대하여 강인하도록 설정될 수 있다.Next, according to an embodiment of the present invention, the feature extractor 220 extracts the feature point, which is a reference of image matching, from the panoramic image before being converted by the image converter 210, and the image converter ( The feature region may be extracted from the planar image generated by 210, but is not necessarily limited thereto. For example, the feature point and the feature region may be extracted from the planar image generated by the image converter 210. You can also extract Here, the feature point refers to a point including the feature elements of the object included in the image, and the feature area refers to the area around the feature point including the object's characteristics, so that the feature point is robust to the view point and the light change of the image. Can be set.

한편, 위에서 언급한 바와 같이, 이미지로부터 특징점 및 특징 영역을 추출하기 위해서는 소정의 특징 추출 기술이 요구되는데, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 특징 인식 기술로서, C. Harris 외 1인이 공동으로 저술하고 1988년 "In Alvey Vision Conference"에 기재된 "A combined corner and edge detector"라는 논문 등을 참조할 수 있을 것이다(상기 논문의 내용은 그 전체가 본 명세서에 병합되어 있는 것으로 고려되어야 한다). 상기 논문에는 특징점 주변의 기울기 분포를 나타내는 이차 모멘트 행렬을 이용하여 타원 모양의 특징 영역을 추정하는 방법에 대하여 기재되어 있다. 물론, 본 발명에 적용 가능한 객체 인식 기술이 상기 논문에 기재된 방법에만 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형예를 적용하여 본 발명을 구현할 수 있을 것이다.Meanwhile, as mentioned above, in order to extract feature points and feature regions from an image, a predetermined feature extraction technique is required. According to one embodiment of the present invention, as a feature recognition technique, C. Harris et al. It may be referred to a paper entitled "A combined corner and edge detector" described in "In Alvey Vision Conference", 1988 (the contents of which should be considered to be incorporated in its entirety). . This paper describes a method for estimating an elliptic feature region using a second moment matrix representing a distribution of slopes around a feature point. Of course, the object recognition technology applicable to the present invention is not limited to the method described in the above paper, and various modifications may be applied to implement the present invention.

한편, 이미지 매칭의 대상이 되는 쿼리 이미지 및 평면 이미지는 서로 다른 조명 환경에서 서로 다른 시점을 통하여 촬영된 이미지이기 때문에, 쿼리 이미지 및 카티지안 좌표계를 따르도록 파노라마 이미지로부터 변환된 평면 이미지에 각각 포함되어 있는 특징 영역도 시점 또는 조명에 따라 크기 및 형태가 서로 다르게 추출될 수 있다. 이로 인하여, 쿼리 이미지의 특징 영역과 변환된 평면 이미지의 특징 영역을 직접적으로 비교하는 것만으로는 정확한 이미지 매칭을 수행하기 어렵게 된다. On the other hand, since the query image and the planar image that are the target of image matching are images captured through different viewpoints in different lighting environments, they are included in the planar image converted from the panoramic image to follow the query image and the Cartesian coordinate system. The feature region may be extracted differently in size and shape according to a viewpoint or lighting. As a result, it is difficult to perform accurate image matching only by directly comparing the feature region of the query image with the feature region of the transformed planar image.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 정규화부(230)는 이미지 매칭의 대상이 되는 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지에 각각 포함되는 특징 영역의 크기 및 형태가 서로 다르게 추출되는 것에서 기인하는 상기 문제점을 해결하기 위하여, 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지에 포함되어 있는 특징 영역의 크기 및 형태를 정규화하고, 상기 정규화된 특징 영역을 기준으로 하여 이미지 매칭을 수행함으로써 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지 사이의 시야 및 조명에 따른 차이에서 기인하는 오차를 보정할 수 있게 된다.Accordingly, the normalization unit 230 according to an embodiment of the present invention solves the above problem caused by different sizes and shapes of feature regions included in the query image and the transformed planar image, which are the targets of image matching, respectively. In order to solve the problem, a field of view between the query image and the transformed planar image is normalized by normalizing the size and shape of the feature region included in the query image and the transformed planar image, and performing image matching based on the normalized feature region. The error caused by the difference in illumination can be corrected.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 특징 영역을 정규화하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 10의 이미지 (a)는 쿼리 이미지의 일부분으로서 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역 A(810)를 나타내고 있고, 도 10의 이미지 (b)는 변환된 평면 이미지의 일부분으로서 평면 이미지로부터 추출된 특징 영역 B(820)를 나타내고 있다. 도 10의 이미지 (a) 및 (b)를 살펴보면, 시점 또는 조명 차이로 인하여 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지가 사실은 동일한 객체를 나타내는 것이지만 동일한 객체의 동일한 특징 부분이 각 이미지에서 서로 다른 크기 및 형태로 표시되는 것을 확인할 수 있으며, 이에 따라 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지의 동일한 특징 부분으로부터 서로 다른 크기 및 형태의 특징 영역(810, 820)이 추출 되는 것을 확인할 수 있다.10 is a diagram exemplarily illustrating a configuration for normalizing a feature region according to an embodiment of the present invention. Image (a) of FIG. 10 shows feature area A 810 extracted from the query image as part of the query image, and image (b) of FIG. 10 shows feature area extracted from the planar image as part of the converted planar image. B 820 is shown. Looking at the images (a) and (b) of FIG. 10, the query image and the transformed planar image, due to a viewpoint or lighting difference, actually represent the same object, but the same feature parts of the same object have different sizes and shapes in each image. As can be seen, it can be seen that feature regions 810 and 820 having different sizes and shapes are extracted from the same feature portion of the query image and the converted planar image.

본 발명의 일 실시예에 따른 정규화부(230)는, 소정의 정규화 기술을 이용하여 서로 다른 크기 및 형태를 갖는 한 쌍의 특징 영역을 서로 같은 크기 및 형태를 갖는 한 쌍의 특징 영역으로 정규화할 수 있으며, 이에 따라 도 10의 이미지 (a) 및 (b)와 같은 한 쌍의 특징 영역(810, 820)은 도 10의 이미지 (c) 및 (d)와 같은 한 쌍의 특징 영역(830, 840)으로 정규화될 수 있다.The normalization unit 230 according to an embodiment of the present invention may normalize a pair of feature regions having different sizes and shapes into a pair of feature regions having the same size and shape using a predetermined normalization technique. Accordingly, the pair of feature areas 810 and 820 as shown in the images (a) and (b) of FIG. 10 may correspond to the pair of feature areas 830 as shown in the images (c) and (d) of FIG. 10. 840).

한편, 위에서 언급한 바와 같이, 이미지로부터 추출된 특징 영역을 정규화하기 위해서는 소정의 특정 영역 정규화 기술이 요구되는데, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 특징 영역 정규화 기술로서, K. MIKOLAJCZYK 외 7인이 공동으로 저술하고 2005년 11월 "International Journal of Computer Vision"에 기재된 "A Comparison of Affine Region Detectors"이라는 논문 등을 참조할 수 있을 것이다(상기 논문의 내용은 그 전체가 본 명세서에 병합되어 있는 것으로 고려되어야 한다). 상기 논문에는 해당 이미지의 시점 및 조명 조건을 추정하는 이차 모멘트 행렬을 M L 1/2M R 1/2을 이용하여, 다양한 크기 및 형태를 갖는 타원으로 이루어진 특징 영역을 특정 크기 및 형태를 갖는 원으로 되도록 정규화하는 방법에 대하여 기재되어 있으며, 한 쌍의 정규화된 특징 영역이 서로 동일한 객체를 가리키는 것인지 판단하기 위하여 회전 행렬 R을 이용하여 정규화된 특징 영역을 회전시키는 방법에 대하여 기재되어 있다. 물론, 본 발명에 적용 가능한 정규화 기술이 상기 논문에 기재된 방법에만 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형예를 적용하여 본 발명을 구현할 수 있을 것이다.Meanwhile, as mentioned above, in order to normalize the feature region extracted from the image, a predetermined specific region normalization technique is required. According to an embodiment of the present invention, as such feature region normalization technique, K. MIKOLAJCZYK et al. The author may refer to a paper entitled "A Comparison of Affine Region Detectors" in the November 2005 "International Journal of Computer Vision" (the content of which is incorporated herein in its entirety). Should be considered). In this paper, by using M L 1/2 and M R 1/2 as the second moment matrix for estimating the viewpoint and lighting conditions of the image, the feature region composed of ellipses having various sizes and shapes has a specific size and shape. A method of normalizing a circle is described, and a method of rotating a normalized feature region using a rotation matrix R to determine whether a pair of normalized feature regions point to the same object is described. Of course, the normalization technique applicable to the present invention is not limited to the method described in the above paper, and various modifications may be applied to implement the present invention.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 쿼리 수행부(240)는 이상에서 살펴본 특징 영역의 정규화 방법에 기반하여 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 이미지 매칭을 수행할 수 있다. 보다 구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 수행부(240)는, 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 변환된 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교하여, 양 이미지에서 서로 동일한 객체를 가리키는 것으로 판단되는 적어도 한 쌍의 특징 영역을 탐색할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 수행부(240)는, 적어도 두 쌍의 특징 영역이 탐색되는 경우, 토폴로지(topology)를 이용하여 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 쿼리 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계와 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 변환된 평면 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계를 비교하고, 상기 비교 결과를 참조로 하여 쿼리 이미지와 평면 이미지의 유사 여부를 판단할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the query execution unit 240 may perform image matching to determine the similarity between the query image and the transformed planar image based on the normalization method of the feature region described above. More specifically, the query execution unit 240 according to an embodiment of the present invention compares at least one normalized feature region of the query image with at least one normalized feature region of the transformed planar image, and thus, At least one pair of feature regions determined to point to the same object may be searched for. In addition, when at least two pairs of feature areas are searched, the query execution unit 240 according to an embodiment of the present invention uses at least two image features corresponding to the at least two pairs of feature areas using a topology. Compare the relative positional relationship between two feature regions and the relative positional relationship between at least two feature regions on the transformed planar image corresponding to the at least two pairs of feature regions, and refer to the query image and the plane with reference to the comparison result. The similarity of the image can be determined.

도 11는 본 발명의 일 실시예에 따라 쿼리 이미지 및 변환된 평면 이미지에 포함되는 특징 영역의 분포를 예시적으로 나타내는 도면이다. 도 11를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 쿼리 수행부(240)는 쿼리 이미지(즉, 이미지 (a)) 상의 복수 개의 특징 영역의 상대적인 위치 관계와 변환된 평면 이미지(즉, 이미지 (b)) 상의 복수 개의 특징 영역의 상대적인 위치 관계를 비교함으로써 쿼리 이미지와 변환된 평면 이미지의 유사 여부를 결정할 수 있게 된다.FIG. 11 is a diagram exemplarily illustrating a distribution of feature areas included in a query image and a converted planar image, according to an exemplary embodiment. Referring to FIG. 11, the query execution unit 240 according to an embodiment of the present invention may include a relative positional relationship between a plurality of feature areas on a query image (ie, image (a)) and a transformed plane image (ie, an image ( By comparing the relative positional relationship of the plurality of feature areas on b)), it is possible to determine whether the query image and the transformed planar image are similar.

한편, 위에서 언급한 바와 같이, 특징 영역의 상대적인 위치 관계를 이용하여 서로 다른 두 이미지 사이의 유사 여부를 판단하기 위해서는 소정의 토폴로지 기술이 요구되는데, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 토폴로지 기술로서, DERDAR Salah 외 2인이 공동으로 저술하고 2006년 1월 "Proceedings of SPIE, Vol. 6066"에 기재된 "Image matching using algebraic topology"라는 논문 등을 참조할 수 있을 것이다(상기 논문의 내용은 그 전체가 본 명세서에 병합되어 있는 것으로 고려되어야 한다). 상기 논문에는 대수학적인 토폴로지를 이용하여 이미지에 포함된 특징의 경계 요소 사이의 유사도를 측정함으로써 이미지 매칭을 수행하는 방법에 대하여 기재되어 있다. 물론, 본 발명에 적용 가능한 토폴로지 기술이 상기 논문에 기재된 방법에만 한정되는 것은 아니며, 다양한 변형예를 적용하여 본 발명을 구현할 수 있을 것이다.On the other hand, as mentioned above, in order to determine the similarity between two different images by using the relative positional relationship of the feature region, a predetermined topology technique is required. According to one embodiment of the present invention, , By DERDAR Salah and two others, may refer to a paper entitled "Image matching using algebraic topology" in January 2006 "Proceedings of SPIE, Vol. 6066". Should be considered to be incorporated herein). This paper describes a method for performing image matching by measuring the similarity between boundary elements of features included in an image using an algebraic topology. Of course, the topology technology applicable to the present invention is not limited to the method described in the above paper, and various modifications may be applied to implement the present invention.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 쿼리 수행부(240)은 쿼리 이미지가 변형된 평면 이미지와 유사한 것으로 판단되면, 파노라마 이미지 중 상기 변형된 평면 이미지에 해당하는 부분을 쿼리 이미지에 대한 검색 결과로서 제공할 수도 있고, 쿼리 이미지에 포함된 객체에 대한 정보를 매칭된 파노라마 이미지 중 상기 변형된 평면 이미지에 해당하는 부분으로부터 획득하여 제공할 수도 있다.Further, according to an embodiment of the present invention, if it is determined that the query image is similar to the deformed plane image, the query execution unit 240 searches for a query image for a portion corresponding to the deformed plane image of the panorama image. The information about the object included in the query image may be obtained from a portion corresponding to the modified planar image among the matched panoramic images, and provided.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 따른 이미지 매칭 방법에 의하면, 파노라마 이미지와 쿼리 이미지 사이의 이미지 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있게 되는 효과가 달성된다.As described above, according to the image matching method according to the present invention, an effect of improving the accuracy of image matching between the panoramic image and the query image is achieved.

특히, 본 발명에 따라 파노라마 이미지의 곡면 특성을 제거하고 시점 및 조 명 변화에 따른 오차를 보정하는 이미지 매칭 방법은, 파노라마 이미지의 특성을 고려하지 않은 채 시점 및 조명 변화에 따른 오차만을 보정하는 종래의 이미지 매칭 방법과 비교하여 보다 정확한 이미지 매칭 결과를 제공할 수 있게 된다.In particular, the image matching method of removing curved surface characteristics of a panoramic image and correcting an error according to a viewpoint and lighting change according to the present invention is a conventional method of correcting only an error according to a viewpoint and lighting change without considering characteristics of a panoramic image. Compared to the image matching method of can provide a more accurate image matching results.

도 12는 종래의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 13은 본 발명의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating a feature region extracted from a panoramic image according to a conventional image matching method, and FIG. 13 is a diagram illustrating a feature region extracted from a panoramic image according to an image matching method of the present invention. .

도 12를 참조하면, 종래의 이미지 매칭 방법에 의하면, 파노라마 이미지의 특성을 고려하지 않은 채 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지 상에서 특징 영역(1210)을 직접 추출하여 파노라마 이미지가 곡면의 특성을 가지고 있음에도 불구하고 특정 영역이 매끈한 타원형의 모양으로 나오기 때문에, 상기 추출된 특징 영역(1210)은 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지로 이루어진 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역(미도시됨)과 큰 차이를 갖게 될 수 있으며, 이는 이미지 매칭의 정확도가 낮아지는 원인이 될 수 있다.Referring to FIG. 12, according to the conventional image matching method, even though the panoramic image has curved surface characteristics by directly extracting the feature region 1210 from the panoramic image according to the spherical coordinate system without considering the characteristics of the panoramic image. Since a specific region comes out in the shape of a smooth oval, the extracted feature region 1210 may have a large difference from the feature region (not shown) extracted from the query image consisting of a planar image according to the Cartesian coordinate system. This may cause the accuracy of image matching to be lowered.

반면에, 도 13을 참조하면, 본 발명에 따른 이미지 매칭 방법에 의하면, 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지를 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지로 변환하고 상기 변환된 평면 이미지에서 시점 또는 조명 변화를 반영한 후에 특징 영역(1310)을 추출하기 때문에, 상기 추출된 특징 영역(1310)은 평면 이미지로 이루어진 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역(미도시됨)과 보다 정확하게 대응될 수 있으며, 이에 따라 매칭의 정확도가 향상될 수 있다. 한편, 곡면 상에 표시되는 파노라마 이미지와 평면 상에 표시되는 평면 이미지의 차이를 고려하면, 본 발명의 이미지 매칭 방법에 따라 평면 이미지로부터 추출된 특징 영역(1310)은 파노라마 이미지 상에서 다소 구부러진 타원의 형태로 표현될 수 있을 것이다.On the other hand, referring to Figure 13, according to the image matching method according to the present invention, after converting the panoramic image according to the spherical coordinate system into a planar image according to the Cartesian coordinate system and reflecting the viewpoint or lighting changes in the converted planar image Since the region 1310 is extracted, the extracted feature region 1310 may correspond more accurately to the feature region (not shown) extracted from the query image composed of the planar image, thereby improving the accuracy of matching. Can be. Meanwhile, considering the difference between the panoramic image displayed on the curved surface and the planar image displayed on the plane, the feature region 1310 extracted from the planar image according to the image matching method of the present invention has a shape of an ellipse that is somewhat bent on the panoramic image. It can be expressed as

한편, 본 발명에 있어서 데이터베이스(250)는, 협의의 데이터베이스뿐만 아니라, 컴퓨터 파일 시스템에 기반한 데이터 기록 등을 포함하는 넓은 의미의 데이터베이스까지도 포함하는 개념으로서, 단순한 연산 처리 로그의 집합이라도 이를 검색하여 소정의 데이터를 추출할 수 있다면 본 발명에서 말하는 데이터베이스에 포함될 수 있음이 이해되어야 한다. 비록, 도 6에서 데이터베이스(250)는 이미지 매칭 시스템(200)에 포함되어 구성되어 있는 것으로 도시되어 있지만, 본 발명을 구현하는 당업자의 필요에 따라, 데이터베이스(250)는 이미지 매칭 시스템(200)과 별개로 구성될 수도 있을 것이다.On the other hand, in the present invention, the database 250 is a concept that includes not only a negotiated database but also a database of a broad meaning including a data record based on a computer file system, and the like. It should be understood that the data of the present invention can be included in the database of the present invention if it can be extracted. Although the database 250 is illustrated as being included in the image matching system 200 in FIG. 6, according to the needs of those skilled in the art of implementing the present invention, the database 250 may be connected to the image matching system 200. It may be configured separately.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 통신부(260)는 이미지 매칭 시스템(200)이 사용자 단말 장치(300) 등과 같은 외부 장치와 통신할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.Meanwhile, the communication unit 260 according to an embodiment of the present invention performs a function of allowing the image matching system 200 to communicate with an external device such as the user terminal device 300.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 제어부(270)는 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 정규화부(230), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250) 및 통신부(260) 간의 데이터의 흐름을 제어하는 기능을 수행한다. 즉, 제어부(270)는 외부로부터의 또는 이미지 매칭 시스템(200)의 각 구성요소 간의 데이터의 흐름을 제어함으로써, 이미지 변환부(210), 특징 추출부(220), 쿼리 수행부(240), 데이터베이스(250) 및 통신부(260)에서 각각 고유 기능을 수행하도록 제어한다.In addition, the control unit 270 according to an embodiment of the present invention is an image converter 210, feature extraction unit 220, normalization unit 230, query execution unit 240, database 250 and communication unit 260 It controls the flow of data between). That is, the controller 270 controls the flow of data from the outside or between the respective components of the image matching system 200, such that the image converter 210, the feature extractor 220, the query performer 240, The database 250 and the communication unit 260 controls to perform a unique function, respectively.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that may be executed by various computer components, and may be recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be those specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape, optical recording media such as CD-ROMs, DVDs, and magneto-optical media such as floptical disks. media), and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the process according to the invention, and vice versa.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예들에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형을 꾀할 수 있다.Although the present invention has been described by specific embodiments such as specific components and the like, but the embodiments and the drawings are provided to assist in a more general understanding of the present invention, the present invention is not limited to the above embodiments. For those skilled in the art, various modifications and variations can be made from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등하게 또는 등가적으로 변형된 모든 것들은 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and all of the equivalents or equivalents of the claims, as well as the appended claims, fall within the scope of the spirit of the present invention. I will say.

도 1은 카티지안 좌표계에 따른 평면 이미지인 쿼리 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 2는 도 1의 쿼리 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다. 또한, 도 3은 구면 좌표계에 따른 파노라마 이미지를 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 4는 도 3의 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a query image that is a planar image according to the Cartesian coordinate system, and FIG. 2 is a diagram illustrating a feature region extracted from the query image of FIG. 1. 3 is a diagram illustrating a panoramic image according to a spherical coordinate system, and FIG. 4 is a diagram illustrating a feature region extracted from the panoramic image of FIG. 3.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭 서비스를 제공하기 위한 전체 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.5 is a diagram schematically illustrating a configuration of an entire system for providing an image matching service for a panoramic image according to an embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 매칭 시스템(200)의 내부 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.6 is a diagram illustrating an internal configuration of an image matching system 200 according to an embodiment of the present invention.

도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 파노라마 이미지를 평면 이미지로 변환하는 원리를 개념적으로 나타내는 도면이다.7 to 9 are conceptual views illustrating a principle of converting a panoramic image into a planar image according to an embodiment of the present invention.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 특징 영역을 정규화하는 구성을 예시적으로 나타내는 도면이다.10 is a diagram exemplarily illustrating a configuration for normalizing a feature region according to an embodiment of the present invention.

도 11는 본 발명의 일 실시예에 따라 쿼리 이미지 및 평면 이미지에 포함되는 특징 영역의 분포를 예시적으로 나타내는 도면이다.FIG. 11 is a diagram exemplarily illustrating a distribution of feature areas included in a query image and a planar image, according to an exemplary embodiment.

도 12 종래의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이고, 도 13은 본 발명의 이미지 매칭 방법에 따라 파노라마 이미지로부터 추출된 특징 영역을 예시적으로 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating a feature region extracted from a panoramic image according to a conventional image matching method, and FIG. 13 is a diagram illustrating a feature region extracted from a panoramic image according to an image matching method of the present invention.

<주요 도면부호에 관한 간단한 설명><Brief description of the major reference numerals>

100: 통신망100: network

200: 이미지 매칭 시스템200: image matching system

210: 이미지 변환부210: image conversion unit

220: 특징 추출부220: feature extraction unit

230: 쿼리 수행부230: query execution unit

240: 데이터베이스240: database

250: 통신부250: communication unit

260: 제어부260: control unit

300: 사용자 단말 장치300: user terminal device

Claims (21)

파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 방법으로서,A method for performing image matching on a panoramic image, the method comprising: (a) 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 단계,(a) dividing the panoramic image into a plurality of curved areas, (b) 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 단계,(b) generating a planar image by converting the plurality of curved areas to be displayed on a planar area according to a Cartesian coordinate; (c) 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 단계,(c) extracting each of at least one feature region centered on at least one feature point on the planar image; (d) 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 단계, 및(d) normalizing the at least one feature region, and (e) 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 단계(e) if a query image is input, determining a similarity between the planar image and the query image by matching a normalized feature region of the planar image with a normalized feature region of the query image 를 포함하는 방법.How to include. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (a) 단계에서,In the step (a), 상기 파노라마 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 특징점의 위치를 기준으로 하여 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 방법.And extracting at least one feature point from the panoramic image and dividing the panoramic image into a plurality of curved areas based on the extracted position of the at least one feature point. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (b) 단계에서,In step (b), 상기 평면 이미지는, 상기 파노라마 이미지가 투영된 구의 중심으로부터 소정의 위도 및 경도에 따라 각각 연장되는 4개의 반직선이 상기 구와 각각 만나는 4개의 교점을 꼭지점으로 하는 직사각형 면분(面分)으로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.The planar image is composed of rectangular facets having four vertices each of which meets the sphere with four vertical lines extending from the center of the sphere on which the panoramic image is projected according to a predetermined latitude and longitude. How to. 제3항에 있어서,The method of claim 3, 상기 (b) 단계에서,In step (b), 상기 평면 이미지 상에서 상기 평면 이미지의 특정 픽셀이 차지하는 영역을 상기 구 상에 투영한 결과 상기 구 상에 형성되는 투영 영역과 상기 파노라마 이미지의 각 픽셀이 차지하는 영역을 비교하고, 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 참조로 상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.The projection area formed on the sphere is compared with the area occupied by each pixel of the panoramic image as a result of projecting an area occupied by a specific pixel of the planar image on the plane image on the plane image, and among the pixels of the panoramic image. Determining a pixel value of the specific pixel of the planar image with reference to a pixel value of at least one pixel covered by at least a partial region by the projection area. 제4항에 있어서,The method of claim 4, wherein 상기 (b) 단계에서,In step (b), 상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값은 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀 의 픽셀 값의 가중치 평균이되, 상기 가중치는 상기 투영 영역과 상기 파노라마 이미지 상의 각 픽셀의 중첩 영역의 면적에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.The pixel value of the specific pixel of the planar image is a weighted average of pixel values of at least one pixel of which at least a portion of the pixel of the panoramic image is covered by the projection area, wherein the weight is the projection area and the panorama. The area of the overlapping area of each pixel on the image. 제3항에 있어서,The method of claim 3, 상기 (b) 단계는,In step (b), 상기 4개의 교점의 위도 및 경도를 참조로 보간법(interpolation)을 이용하여 상기 평면 이미지 상의 특정 픽셀의 위도 및 경도를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.Estimating the latitude and longitude of a particular pixel on the planar image using interpolation with reference to the latitude and longitude of the four intersections. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (e) 단계는,In step (e), (e1) 상기 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교하여, 서로 동일한 객체를 가리키는 것으로 판단되는 적어도 한 쌍의 특징 영역을 탐색하는 단계 - 상기 한 쌍의 특징 영역 중 하나는 상기 평면 이미지로부터 탐색되고 다른 하나는 상기 쿼리 이미지로부터 탐색됨 -, 및(e1) comparing at least one normalized feature region of the planar image with at least one normalized feature region of the query image to search for at least a pair of feature regions determined to point to the same object as each other; One of the pair of feature regions is searched from the planar image and the other is searched from the query image; and (e2) 적어도 두 쌍의 특징 영역이 탐색되는 경우, 토폴로지(topology)를 이용하여 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 평면 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계와 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 쿼리 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계를 비교하고, 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지의 매칭 여부를 판단하는 단계(e2) when at least two pairs of feature regions are searched, a relative positional relationship between at least two feature regions on the planar image corresponding to the at least two pairs of feature regions using a topology and the at least two pairs Comparing a relative positional relationship between at least two feature regions on the query image corresponding to the feature region of the image, and determining whether the planar image matches the query image 를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.Method comprising a. 제7항에 있어서,The method of claim 7, wherein 상기 (e1) 단계에서,In the step (e1), 상기 비교를 수행함에 있어서 상기 정규화된 특징 영역을 회전시키는 것을 특징으로 하는 방법.Rotating said normalized feature region in performing said comparison. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 (e) 단계에서,In the step (e), 상기 정규화는 변환 행렬을 이용하여 상기 특징 영역의 형태를 타원 형태로부터 원 형태로 변환함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.And said normalization is performed by converting the shape of said feature region from an elliptic form to a circular form using a transformation matrix. 제1항에 있어서,The method of claim 1, (f) 상기 쿼리 이미지가 상기 평면 이미지와 유사한 것으로 판단되면, 상기 파노라마 이미지 중 상기 평면 이미지에 해당하는 부분 또는 이에 대한 정보를 검색 결과로서 제공하는 단계(f) if it is determined that the query image is similar to the planar image, providing a portion corresponding to the planar image or information about the planar image as a search result; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.Method further comprising a. 파노라마 이미지에 대한 이미지 매칭을 수행하기 위한 시스템으로서,A system for performing image matching on a panoramic image, the system comprising: 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하고, 상기 복수 개의 곡면 영역을 카티지안 좌표계(cartesian coordinate)에 따른 평면 영역 상에 표시되도록 변환하여 평면 이미지를 생성하는 이미지 변환부,An image converter for dividing the panoramic image into a plurality of curved areas, and converting the plurality of curved areas to be displayed on a planar area according to a Cartesian coordinate system to generate a planar image; 상기 평면 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 중심으로 하는 적어도 하나의 특징 영역을 각각 추출하는 특징 추출부,A feature extractor configured to extract at least one feature region centered on at least one feature point on the planar image; 상기 적어도 하나의 특징 영역을 정규화하는 정규화부, 및A normalizer for normalizing the at least one feature region, and 쿼리 이미지가 입력되면, 상기 평면 이미지의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 정규화된 특징 영역과 매칭하여 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지 사이의 유사 여부를 판단하는 쿼리 수행부When a query image is input, a query execution unit that matches the normalized feature region of the planar image with the normalized feature region of the query image to determine whether the planar image is similar to the query image. 를 포함하는 시스템.System comprising a. 제11항에 있어서,The method of claim 11, 상기 특징 추출부는,The feature extraction unit, 상기 파노라마 이미지 상에서 적어도 하나의 특징점을 추출하고, Extracting at least one feature point on the panoramic image, 상기 이미지 변환부는,The image conversion unit, 상기 추출된 적어도 하나의 특징점의 위치를 기준으로 하여 파노라마 이미지를 복수 개의 곡면 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 시스템.And the panoramic image is divided into a plurality of curved areas based on the extracted positions of the at least one feature point. 제11항에 있어서,The method of claim 11, 상기 이미지 변환부는,The image conversion unit, 상기 파노라마 이미지가 투영된 구의 중심으로부터 소정의 위도 및 경도에 따라 각각 연장되는 4개의 반직선이 상기 구와 각각 만나는 4개의 교점을 꼭지점으로 하는 직사각형 면분(面分)을 상기 평면 이미지로서 생성하는 것을 특징으로 하는 시스템.A rectangular image having a vertex as four vertices each of which extends from the center of the sphere on which the panoramic image is projected according to a predetermined latitude and longitude respectively meets the sphere as a planar image; System. 제13항에 있어서,The method of claim 13, 상기 이미지 변환부는,The image conversion unit, 상기 평면 이미지 상에서 상기 평면 이미지의 특정 픽셀이 차지하는 영역을 상기 구 상에 투영한 결과 상기 구 상에 형성되는 투영 영역과 상기 파노라마 이미지의 각 픽셀이 차지하는 영역을 비교하고, 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값을 참조로 상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 결정하는 것을 특징으로 하는 시스템.The projection area formed on the sphere is compared with the area occupied by each pixel of the panoramic image as a result of projecting an area occupied by a specific pixel of the planar image on the plane image on the plane image, and among the pixels of the panoramic image. And determine a pixel value of said particular pixel of said planar image with reference to a pixel value of at least one pixel covered by at least a portion of said projection area. 제14항에 있어서,The method of claim 14, 상기 이미지 변환부는,The image conversion unit, 상기 평면 이미지의 상기 특정 픽셀의 픽셀 값을 상기 파노라마 이미지의 픽셀 중 상기 투영 영역에 의하여 적어도 일부 영역이 커버되는 적어도 하나의 픽셀의 픽셀 값의 가중치 평균으로 하되, 상기 가중치는 상기 투영 영역과 상기 파노라마 이미지 상의 각 픽셀의 중첩 영역의 면적에 따라 결정하는 것을 특징으로 하는 시스템.A pixel value of the specific pixel of the planar image is a weighted average of pixel values of at least one pixel of which at least a portion of the pixel of the panoramic image is covered by the projection area, wherein the weight is the projection area and the panorama. System according to the area of the overlapping area of each pixel on the image. 제13항에 있어서,The method of claim 13, 상기 이미지 변환부는,The image conversion unit, 상기 4개의 교점의 위도 및 경도를 참조로 보간법(interpolation)을 이용하여 상기 평면 이미지 상의 특정 픽셀의 위도 및 경도를 추정하는 것을 특징으로 하는 시스템.And estimate latitude and longitude of a particular pixel on the planar image by using interpolation with reference to the latitude and longitude of the four intersections. 제11항에 있어서,The method of claim 11, 상기 정규화부는,The normalization unit, 상기 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교하여, 서로 동일한 객체를 가리키는 것으로 판단되는 적어도 한 쌍의 특징 영역을 탐색하고 - 상기 한 쌍의 특징 영역 중 하나는 상기 평면 이미지로부터 탐색되고 다른 하나는 상기 쿼리 이미지로부터 탐색됨 -, 적어도 두 쌍의 특징 영역이 탐색되는 경우, 토폴로지(topology)를 이용하여 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 평면 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계와 상기 적어도 두 쌍의 특징 영역에 해당되는 상기 쿼리 이미지 상의 적어도 두 개의 특징 영역 사이의 상대적인 위치 관계를 비교하고, 상기 평면 이미지와 상기 쿼리 이미지의 매칭 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 시스템.Comparing at least one normalized feature region of the planar image with at least one normalized feature region of the query image to search for at least a pair of feature regions determined to point to the same object as each other-the pair of features One of the regions is searched from the planar image and the other is searched from the query image-when at least two pairs of feature areas are searched, the corresponding to the at least two pairs of feature areas using topology Compare the relative positional relationship between at least two feature regions on the planar image with the relative positional relationship between at least two feature regions on the query image corresponding to the at least two pairs of feature regions, and compare the planar image with the query image A system for determining whether to match. 제17항에 있어서,The method of claim 17, 상기 정규화부는,The normalization unit, 상기 평면 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역을 상기 쿼리 이미지의 적어도 하나의 정규화된 특징 영역과 비교함에 있어서 상기 정규화된 특징 영역을 회전시키는 것을 특징으로 하는 시스템.And rotate the normalized feature region in comparing at least one normalized feature region of the planar image with at least one normalized feature region of the query image. 제11항에 있어서,The method of claim 11, 상기 정규화부는,The normalization unit, 변환 행렬을 이용하여 상기 특징 영역의 형태를 타원 형태로부터 원 형태로 변환함으로써 정규화를 수행하는 것을 특징으로 하는 시스템.And performing normalization by converting the shape of the feature region from an ellipse to a circle using a transformation matrix. 제11항에 있어서,The method of claim 11, 상기 쿼리 수행부는,The query execution unit, 상기 쿼리 이미지가 상기 평면 이미지와 유사한 것으로 판단되면, 상기 파노라마 이미지 중 상기 평면 이미지에 해당하는 부분 또는 이에 대한 정보를 검색 결과로서 제공하는 것을 특징으로 하는 시스템.And if it is determined that the query image is similar to the planar image, a portion corresponding to the planar image or information about the planar image is provided as a search result. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.A computer readable recording medium having recorded thereon a computer program for executing the method according to any one of claims 1 to 10.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101509415B1 (en) 2012-05-28 2015-04-07 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 Position searching method and apparatus based on electronic map
KR101868740B1 (en) * 2017-01-04 2018-06-18 명지대학교 산학협력단 Apparatus and method for generating panorama image
WO2020171257A1 (en) * 2019-02-21 2020-08-27 한국과학기술원 Image processing method and device thereof

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10232936A (en) 1997-02-19 1998-09-02 Omron Corp Method and device for object recognition
KR20040050888A (en) * 2001-10-29 2004-06-17 소니 가부시끼 가이샤 Non-flat image processing apparatus, image processing method, recording medium, and computer program
JP2004272767A (en) 2003-03-11 2004-09-30 Lsi Systems:Kk Image processing device, image providing server device, image processing method and image processing program
JP2005258953A (en) 2004-03-12 2005-09-22 Ntt Docomo Inc Fish eye camera and calibration method in the fish eye camera

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10232936A (en) 1997-02-19 1998-09-02 Omron Corp Method and device for object recognition
KR20040050888A (en) * 2001-10-29 2004-06-17 소니 가부시끼 가이샤 Non-flat image processing apparatus, image processing method, recording medium, and computer program
JP2004272767A (en) 2003-03-11 2004-09-30 Lsi Systems:Kk Image processing device, image providing server device, image processing method and image processing program
JP2005258953A (en) 2004-03-12 2005-09-22 Ntt Docomo Inc Fish eye camera and calibration method in the fish eye camera

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101509415B1 (en) 2012-05-28 2015-04-07 텐센트 테크놀로지(센젠) 컴퍼니 리미티드 Position searching method and apparatus based on electronic map
US9489766B2 (en) 2012-05-28 2016-11-08 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Position searching method and apparatus based on electronic map
US9646406B2 (en) 2012-05-28 2017-05-09 Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited Position searching method and apparatus based on electronic map
KR101868740B1 (en) * 2017-01-04 2018-06-18 명지대학교 산학협력단 Apparatus and method for generating panorama image
WO2020171257A1 (en) * 2019-02-21 2020-08-27 한국과학기술원 Image processing method and device thereof
KR20200103526A (en) * 2019-02-21 2020-09-02 한국과학기술원 Image processing method and apparatus therefor
KR102236473B1 (en) 2019-02-21 2021-04-06 한국과학기술원 Image processing method and apparatus therefor

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